SoteloFrancisco2023

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INTELIGENCIA ARTIFICIAL COMO HERRAMIENTA EMPRESARIAL PARA 
REALIZAR PLANTEAMIENTOS ESTRATÉGICOS MEDIANTE EL USO DE LAS 
CINCO FUERZAS DE PORTER 
 
 
JULIETH DANIELA VILLAMIZAR OVIEDO 
JUAN JOSÉ JIMÉNEZ FERNÁNDEZ 
ALEXIS LÓPEZ BARÓN 
FRANCISCO JAVIER SOTELO CARDOSO 
 
 
FACULTAD DE INGENIERÍA 
UNIVERSIDAD EAN 
 
Dra. LUZ MARINA SÁNCHEZ AYALA 
 
 
 
 
22 de mayo de 2023 
 
Resumen 
En la era de la tecnología y la automatización industrial, la gerencia de proyectos se 
encuentra en constante cambio de manera que pueda permanecer a la vanguardia y crecer al 
tiempo que la inteligencia artificial (IA) avanza y se afianza como una ciencia del conocimiento 
para contribuir a las demás ciencias. Mediante este documento se abarca la forma en que la IA y la 
gestión estratégica tienen un punto de inflexión y como este hecho puede generar ventajas a nivel 
gerencial en organizaciones y empresas con la implementación de las cinco fuerzas de Porter. La 
investigación se realiza con un enfoque mixto en la cual se recolectan y analizan datos tanto 
cuantitativos como cualitativos y como resultado, se presenta un procedimiento modelo para el 
análisis de las cinco fuerzas de Porter utilizando la inteligencia artificial en el sector empresarial, 
en el cual se concluye que la IA indicada para este caso es la herramienta Machine learning con 
un análisis predictivo por medio de algoritmos de aprendizaje supervisado. 
Palabras claves: inteligencia artificial, estrategias, cinco fuerzas de Porter, proceso, gestión. 
 
Abstract 
In the age of technology and industrial automation, project management is constantly 
changing so that it can stay ahead and grow as artificial intelligence (AI) advances and establishes 
itself as a knowledge science to contribute to the other sciences. This document covers the way in 
which AI and strategic management have a turning point and how this fact can generate 
advantages at the managerial level in organizations and companies with the implementation of 
Porter's five forces. The research is carried out with a mixed approach in which both quantitative 
and qualitative data are collected and analyzed and as a result, a model procedure is presented for 
the analysis of Porter's five forces using artificial intelligence in the business sector, in which It is 
concluded that the AI indicated for this case is the Machine learning tool with a predictive 
analysis through supervised learning algorithms. 
Keywords: artificial intelligence, strategies, Porter's five forces, process, management. 
 
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Contenido 
INTRODUCCIÓN ............................................................................................................... 7 
1. Definición del problema: ............................................................................................... 8 
1.1.1 Antecedentes del problema ............................................................................. 8 
1.1.2 Descripción del problema ............................................................................... 9 
Objetivos ........................................................................................................................... 9 
1.1.3 Objetivo General ............................................................................................. 9 
1.1.4 Objetivos Específicos....................................................................................... 9 
Conveniencia del proyecto:............................................................................................. 10 
Relación del proyecto con la especialización: ................................................................ 10 
2. JUSTIFICACIÓN ........................................................................................................ 11 
3. MARCO TEÓRICO .................................................................................................... 12 
4. MARCO INSTITUCIONAL ....................................................................................... 22 
5. DISEÑO METODOLÓGICO ..................................................................................... 23 
6. DISEÑO DE PRIMER NIVEL ............................................................................. 24 
6.1 Tipo de investigación ................................................................................................ 24 
6.1.1 Identificación de las variables ......................................................................... 24 
6.1.2 Población y muestra análisis cuantitativo...................................................... 25 
6.2.1 Población y muestra análisis cualitativo ........................................................ 28 
7. DISEÑO DE SEGUNDO NIVEL ......................................................................... 28 
7.Instrumentos para recolectar información análisis cualitativo ..................................... 28 
7.2. Instrumento para recolectar información análisis cualitativo .................... 31 
7.3 Técnicas para la interpretación de resultados.................................................. 32 
8. ANÁLISIS Y RESULTADOS ........................................................................ 33 
9. CONCLUSIONES ....................................................................................................... 43 
10. REFERENCIAS. ......................................................................................................... 47 
11. ANEXOS ..................................................................................................................... 51 
Anexo 1. Formato para la validación del instrumento de medición..................... 51 
Anexo 2. Instrumento de medición cualitativo: Encuesta estructurada: 
Inteligencia artificial como herramienta empresarial para realizar planteamientos 
estratégicos mediante el uso de las cinco fuerzas de Porter .............................................. 58 
 
 
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Índice de figuras 
Figura 1: Porcentaje de consumidores que se sentirían cómodos interactuando con robot
......................................................................................................................................................... 17 
Figura 2: Análisis PEST del sector empresarial ................................................................ 22 
Figura 3: V de Aiken para el instrumento cuantitativo por variables y aspectos .............. 30 
Figura 4: Escala de Likert de cinco puntos usada para la aplicación del instrumento de 
medición cuantitativo ...................................................................................................................... 33 
Figura 5: Análisis cuantitativo de la variable: Planeación estratégica .............................. 34 
Figura 6: Análisis cuantitativo de la variable: Estrategias competitivas ........................... 35 
Figura 7: Análisis cuantitativo de la variable: Inteligencia artificial ................................ 36 
Figura 8: Análisis cuantitativo de la variable: Resistencia al cambio tecnológico .......... 37 
Figura 9: Análisis global por variables .............................................................................. 38 
 
 
 
Índice de tablas 
Tabla 1 Variables identificadas para la investigación. ....................................................... 25 
Tabla 2: Presentación de la muestra cuantitativa ............................................................... 26 
Tabla 3: Expertos evaluadores del instrumento cuantitativo ............................................. 29 
Tabla 4: Instrumento análisis cualitativo ........................................................................... 32 
Tabla 5: Análisis y resultados cualitativos ........................................................................ 38 
Tabla 6 Procedimiento para el análisis de las cinco fuerzas de Porter utilizandola 
inteligencia artificial en el sector empresarial ................................................................................ 44 
 
 
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INTRODUCCIÓN 
De acuerdo con Royhiainen (2018) la inteligencia artificial (siglas IA) radica en la 
habilidad que tienen las computadoras para realizar actividades que habitualmente necesitan de 
inteligencia humana para su desarrollo mediante el uso de algoritmos, como, por ejemplo, la toma 
de decisiones sin necesidad de tomar un descanso para leer, analizar y procesar toda la 
información recibida. Una de las formas en las que actualmente está siendo utilizada la IA en 
empresas y organizaciones es mediante la aplicación de mejoras en el desempeño de estrategias 
comerciales con la ayuda de algoritmos, protección de la información contra amenazas 
cibernéticas, así como el procesamiento eficiente y escalable de datos de alto impacto para estas, 
trayendo de esta forma un nuevo estilo para hacer negocios y competir en el mercado. Dicho esto, 
el experto Porter (2008) recalca que las fuerzas competitivas que le brindan estructura y forma a 
una estrategia <sea de marketing, comercio, ventas, negocios, etc.> son los análisis de: nuevos 
competidores en el mercado, productos o servicios sustitutos, rivalidad entre competidores 
existentes, el poder de negociación tanto de los compradores como de los proveedores; en este 
proyecto se plantearán procedimientos que permita a las organizaciones o personal interesado 
mediante el uso de IA, el análisis estratégico de las cinco fuerzas de Porter de acuerdo con sus 
necesidades y requerimientos con el objetivo de disminuir los tiempos de recolección de la 
información, disminuir la probabilidad de error en el análisis estratégico realizado y buscar las 
alternativas optimas a los planteamientos estratégicos. 
 
 
 
 
 
1. Definición del problema: 
1.1.1 Antecedentes del problema 
A nivel institucional, (Becerra, 2020) describe de forma argumentativa que la IA generaría 
competitividad en los procesos de la empresa prestadora de servicios públicos, mejorando la 
calidad de los servicios ofertados, al final recomienda que toda empresa que genere un impacto 
social debe contar con un área que promueva la investigación y el desarrollo, este documento 
ofrece gran contenido que puede ser tomado como guía para la recolección de información que se 
realiza en este proyecto. 
A nivel nacional, (Cutiva, 2018) relata en su monografía sobre el uso del Sistema de 
inteligencia Artificial creada por IBM “Watson” como un recurso de automatización de 
interacción móvil y las ventajas que esta herramienta brinda a la hora de diseñar y ejecutar 
estrategias comerciales considerando que el internet de la cosas se encuentra en expansión, este 
sistema de IA que puede ser de referencia para la herramienta que se espera desarrollar, concluye 
que toda organización que a corto plazo no implemente inteligencia artificial podrá ir 
desapareciendo del mercado. 
 Considerando otro antecedente a nivel nacional, se encuentra que (Castillo, Galvis, & 
Mirque, 2021) mediante la aplicación de inteligencia artificial, muchas organizaciones han 
logrado obtener grandes crecimientos en relación al comercio electrónico, además, se logra 
observar la estructura de las entrevistas realizadas sobre las compras online a una población 
específica, estructura que puede ser implementada durante el desarrollo de este proyecto y, por 
último, es un documento que puede servir de manual para conocer las diferentes herramientas que 
se pueden incluir en el diseño de estrategias comerciales con IA. 
A nivel internacional, se logra conocer que, en Perú, los estudiantes (Pérez & Rojas, 2019) 
presentan en su trabajo de grado un estado de arte completo relacionado con la inteligencia 
artificial y el impacto con relación al sector laboral y el desempleo en las industrias a nivel global, 
así mismo, dan a conocer el origen de la IA y su aplicación en organizaciones y empresas, 
proyecto que brinda gran material bibliográfico para fortalecer esta investigación. 
Desde otro punto de vista internacional, se tiene que (Campines, 2020) analizó los riesgos y 
las oportunidades que brinda el uso de IA en las organizaciones a nivel gerencia, permite conocer 
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las técnicas de la IA y la manera en que cada una de estas puede implementarse en el diseño e 
implementación de modelos gerenciales, lo cual es información relevante para esta investigación. 
 
1.1.2 Descripción del problema 
El siglo XXI se ha distinguido por la avalancha de avances tecnológicos que han surgido 
en el mundo, la digitalización y automatización, así como la inteligencia artificial son conceptos 
que se han apoderado de la era actual. Hoy día, el procesamiento de datos y la disminución en el 
tiempo de respuesta es fundamental para tomar decisiones sobre el uso o la compra de algún 
proceso, producto o servicio. Las estrategias competitivas en la industria, según Porter, identifican 
los tipos de amenaza, categorizándolas en bajo, medio y alto, aplicado a las empresas que pasan 
por sus etapas de crecimiento, madurez y en declive. Este tipo de amenaza varía según la fase de 
avance del proyecto, lo cual, genera oportunidades y beneficios a favor y en contra de las 
empresas, además, es importante determinar los grupos estratégicos para que de una u otra forma, 
saber quiénes son sus rivales dentro de sus unidades de negocio, y aplicar las cinco fuerzas, 
posibles participantes, competidores de la industria, productos sustitutos, poder de negociación 
con compradores y poder de negociación con proveedores (Porter M. , 1997). Por lo anterior, es 
necesario conocer cómo la IA puede lograr un gran impacto positivo en el diseño de estrategias y 
la toma de decisiones a nivel corporativo. 
1.1.2.1 Pregunta de investigación 
¿Es posible que la Inteligencia artificial sea útil para realizar planteamientos estratégicos 
mediante el uso de las cinco fuerzas de Porter a nivel empresarial? 
Objetivos 
1.1.3 Objetivo General 
Plantear un procedimiento para el análisis de las cinco fuerzas de Porter utilizando la 
inteligencia artificial en el sector empresarial. 
1.1.4 Objetivos Específicos 
• Recolectar información que permita identificar la aplicación de la inteligencia 
artificial en el análisis de las cinco fuerzas de Porter. 
Comentado [LMSA1]: Fuente? 
• Sistematizar la información recopilada mediante hojas de cálculo o tableros 
virtuales. 
• Analizar el punto de inflexión entre la Inteligencia Artificial y las cinco fuerzas de 
Porter. 
• Identificar las herramientas metodológicas de Inteligencia Artificial que más se 
adapten para el análisis de las cinco fuerzas de Porter 
 
Conveniencia del proyecto: 
Estrategia metodológica para ser utilizada por los miembros de empresas, en relación a la 
planeación estratégica de sus proyectos en curso, interesados en el uso de estrategias competitivas 
para alcanzar los objetivos organizacionales mediante la implementación de las cinco fuerzas de 
Porter y con la ayuda de las nuevas tecnologías como lo es la inteligencia artificial, con base a las 
siguientes actividades: 
a. Identificación de barreras de entrada para los potenciales participantes en las unidades de 
negocio. 
b. Determinar los factores que determinan la rivalidad en las empresas existentes de la unidad 
de negocio. 
c. Analizar la necesidad y satisfacción de los productos sustitutos de las unidades de negocio. 
d. Analizar el poder de compra y satisfacción de los compradores en la industria 
e. Obtener la fuerza y la importancia que tienen los proveedores 
 
Relación del proyecto con la especialización: 
A nivel empresarial: 
• Disminuir los tiempos de análisis de la información derivada del estudio de las 
cinco fuerzas de Porter. 
• Disminuir la probabilidad de error en el análisis de la información recolectada. 
• Acortar los tiempos relacionadosa la toma de decisiones gerenciales desde el 
punto de vista administrativo. 
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2. JUSTIFICACIÓN 
Para este trabajo se decide utilizar un enfoque que ayude a optimizar las actividades del 
proceso de gestión estratégica, el cuál es de suma importancia para una organización debido a que 
le permite tomar decisiones sobre el rumbo que debe de tomar con respecto a la idea de negocio, 
la forma de cómo está organizado y sobre todo en revisar y mantener los recursos con los que 
cuenta. En específico se decide trabajar sobre el proceso de un análisis externo permitiendo con 
las fuerzas de Porter y la inteligencia artificial, saber cómo está el macroentorno del negocio de la 
organización de una forma más efectiva y eficaz, ahorrando tiempo que puede ser invertidos en 
procesos importantes como el diseño de la estrategia corporativa. 
Se selecciona el método de las cinco fuerzas de Porter debido a que ayuda a entender 
como es la relación de los diferentes actores que se encuentran dentro de la industria en la que una 
organización se desenvuelve, cooperando en el reconocimiento de diversos factores de 
rendimiento y en poder identificar los distintos eventos que puedan alterar la rentabilidad de la 
compañía. Para resaltar de las 5 fuerzas de Porter es que también contribuyen a las organizaciones 
a generar la máxima rentabilidad posible durante un plazo de tiempo. 
Se inicia por abordar por qué se escoge la Inteligencia Artificial como ciencia que aportará 
en este proyecto, teniendo en cuenta primero que la IA es un conjunto de tecnologías que ayudan 
a la resolución de problemas, pero que por sí sola no genera ningún resultado, sino que debe de 
estar complementándose con la lógica o con otros procesos para que así genere los resultados que 
se esperan. 
El método de las 5 fuerzas de Porter genera muchos datos que algunos son más relevantes 
que otros, teniendo en cuenta esto, por medio de la Inteligencia Artificial se puede generar los 
datos que son importantes y relevantes para la organización, generando un resultado óptimo para 
la toma de decisiones de una organización. 
3. MARCO TEÓRICO 
El concepto de inteligencia artificial (IA) en sí tiene varias interpretaciones o definiciones 
de diferentes autores, es decir, no existe un consenso en la definición del concepto; de tal manera, 
que varios autores abordan de manera individual cada palabra para lograr una interpretación 
acertada del concepto. Así pues, de acuerdo con Ardila (2011) define la inteligencia como 
conjunto de habilidades que permiten la adaptación al ambiente, así, como la capacidad de 
resolver problemas, planear y pensar. De esta definición se pueden resaltar características como 
capacidad de solucionar problemas, de razonar, de adaptarse al ambiente; por otro lado, la palabra 
“artificial” según (Real Academia de la Lengua Española [RAE],2023) se define como “Hecho 
por mano o arte del hombre”, “Producido por el ingenio humano”. 
Retomando la definición de la IA, (Pino et al, 2001) se refieren a la IA como un área de la 
ciencia y la ingeniería que se dedica a la comprensión del comportamiento inteligente, desde el 
punto de vista informático, por lo cual, se puede interpretar la IA como los elementos informáticos 
(bien sean, computadoras, software, robots entre otros) creados por el hombre, los cuales tienen la 
facultad de resolver problemas, de argumentar y/o de adaptarse al ambiente a través del 
aprendizaje que le brinda la experiencia. 
Para entender un poco más acerca de la IA, también es necesario conocer acerca de su 
historia la cual Arrestegui (2012) aborda en diferentes etapas, partiendo desde conceptos 
matemáticos básicos tales como algoritmos, razonamiento deductivo, sistema binario, lógica 
proposicional, algebra booleana; así mismo, hace un repaso por las diferentes propuestas de 
importantes investigadores y creadores de máquinas de los cuales se pueden destacar a Ramón 
Comentado [LMSA2]: (Ardila, 2011), si es textual se debe 
diferencia la letra, como al final del párrafo, sino no es 
necesario el número de página. 
Comentado [LMSA3]: Arrestegui (2012), si está dentro del 
texto se cita así, si está fuera del text0. Todo en paréntesis 
(Arrestegui, 2012). 
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Llull creador de Ars Magna introduciendo la idea de que las máquinas son capaces de razonar 
para responder cualquier pregunta, Warren McCulloch y Walter Pitts hacia el año 1943 dan a 
conocer su “modelo de neuronas artificiales capaces de realizar cálculos de lógica 
proposicional”, también resalta el aporte de Alan Turing con su artículo Computing Machinery 
and Intelligence en el cual se abordan algunos conceptos que son utilizados en la IA y quien 
propone el Test de Turing el cual permite afirmar si una máquina es inteligente o no. 
A pesar de que la IA es una ciencia que en las últimas décadas ha venido tomando mayor 
fuerza, también por los avances que han surgido en otro tipo de tecnología computacional, 
contiene varios elementos que deben identificarse para comprender las áreas de aplicabilidad o las 
diferentes técnicas que podrían usarse para implementar soluciones a través de esta ciencia. 
Así pues, (Zhang y Lu, 2021) mencionan los siguientes controladores y tecnologías dentro 
de la IA: 
Big Data: El crecimiento exponencial que se tienen de los datos, ha generado que se creen 
nuevos modelos de procesamiento de los datos, y estos nuevos modelos, hacen uso de la IA como 
un recurso para la producción de información que facilite la toma de decisiones en las 
organizaciones. 
Se refiere a un conjunto de tecnologías y herramientas capaz de capturar, almacenar y 
procesar grandes cantidades de datos en tiempo y coste asumibles para una organización. BIG 
DATA a su vez, incorpora cinco características esenciales para su funcionamiento (Toro y 
Laniado,2019): 
• VOLUMEN: gran cantidad de datos generados, 
• VELOCIDAD: rapidez con la cual son generados estos datos, 
• VALOR: el peso que representan estos datos, 
• VARIEDAD: la diversidad de datos capturados, y la 
• VERACIDAD: la exactitud de dichos datos. 
Del trabajo de Zhang y Lu (2021) también se puede inferir la definición de Machine 
Learning como el estudio de algoritmos computacionales que puedan auto mejorar a través de su 
propia experiencia o del auto aprendizaje. 
Así mismo, indican que el proceso de auto aprendizaje del machine learning hace uso de 
dos algoritmos principales, donde para el algoritmo de aprendizaje supervisado se conocen 
previamente los datos los cuales van entrenando el modelo hasta lograr una predicción cercan al 
resultado esperado; para lo cual utiliza técnicas de clasificación y regresión. 
• La clasificación se encarga de predecir si el dato puede ser clasificado (asignar una 
clase) de acuerdo con las variables o el conjunto de datos conocidos previamente. 
Generalmente hacen uso de variables binarias o categóricas con lo cual se 
clasifican los elementos. 
• La regresión predice valores continuos lo que quiere decir que a través de variables 
independientes define una fórmula matemática para calcular el valor deseado a 
partir de las características de dichas variables. 
Por otro lado, en el modelo de aprendizaje no supervisado, la máquina no conoce los datos 
de entrada ni de salida, es decir, que los datos no usan etiquetado (no son clasificados) de manera 
que su objetivo es identificar patrones, estructuras y relaciones entre los datos que permitan 
agrupar los datos o crear reglas de asociación que faciliten su análisis. 
Dentro de las técnicas de aprendizaje no supervisado se encuentran: 
Agrupamiento de datos (clustering): Dada la gran cantidad de datos no etiquetados (sin 
información adicionada por un supervisor humano) que se tienen en el sistema, el clustering 
Comentado [LMSA4]: No lo escriban como definiciones, 
escriban como venían haciendo y agreguen citas. 
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utiliza métodos o algoritmosencargados de crear subconjuntos de datos, y a su vez, 
clasificándolos de acuerdo con las características similares que estos poseen (Benítez et al, 2014). 
Se puede decir que partiendo de que existen volúmenes de datos muy grandes y la 
complejidad del manejo de estos datos a través de técnicas tradicionales, el clustering se convierte 
en una solución con bastante utilidad para diferentes áreas de conocimiento o soluciones 
empresariales puesto que con esta tecnología, se está en la capacidad de procesar los datos no 
clasificados por un experto y a partir del agrupamiento de estos, pueden facilitarse la comprensión 
de la información y así mismo, la toma de decisiones sobre ella. 
Las reglas de asociación son útiles para establecer normas con las cuales se puedan 
descubrir relaciones no identificadas entre los elementos del dataset, con lo cual se erige una 
correlación causa y efecto entre los elementos; estas reglas de asociación son generadas a través 
de actividades transaccionales en diferentes sistemas. Son aplicadas para identificar artículos que 
muchos clientes compran conjuntamente, establecer promociones y ofertas, entre otras según 
Berzal et al (2016). 
Otro concepto dentro de la IA, es el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) el cual 
trata sobre la habilidad que tienen las máquinas de reconocer e interpretar el lenguaje humano 
para facilitar la interacción entre computadoras y seres humanos, es un tema de estudio por parte 
de la lingüística computacional; el PLN procesa datos no estructurados como los que se pueden 
encontrar en correos electrónicos, mensajes de redes sociales, textos, entre otros (Moreira et al, 
2021). 
La aplicabilidad de la IA incluye varias áreas del conocimiento y facetas de la vida del ser 
humano, entre las cuales se pueden mencionar las siguientes: Finanzas, Medicina, Educación, 
Comentado [LMSA5]: Igual que en casos anteriores, las 
reglas de definición, son útiles…. 
Juegos y actividades recreativas, Biología, química, Transportes, Agricultura, Toma de decisiones 
comerciales, Telecomunicaciones, entre otras. 
Shukla y Vijay (2013) y Zhang y Lu (2021), por mencionar algunos autores, destacan las 
siguientes áreas de investigación como las más relevantes: 
• Badaró et al (2013) se refieren a un sistema experto como aquel que, tomando el 
conocimiento del ser humano obtenido desde una computadora, realiza actividades 
y resuelve problemas que por lo general requieren de humanos. 
• Shukla y Vijay (2013) resumen las redes neuronales en la capacidad que tiene la 
máquina de hacer conexiones a través de nodos (neuronas) los cuales reciben 
entradas de datos (hechos), los cuales son procesados para determinar las 
conexiones que deben realizarse y posteriormente enviar las salidas a los nodos 
relevantes, simulando el comportamiento neuronal del ser humano. 
Zhang y Lu (2021) mencionan la robótica como un campo de la IA, el cual está 
relacionado a la manufactura y diseño de robots, involucrando dispositivos mecánicos controlados 
por computador, con el fin de ejecutar tareas que requieren precisión, repetitivas o peligrosas para 
el ser humano. 
A inicios del año 2023, la organización Euromonitor International, experta en la 
recolección de datos y análisis de la información a nivel estratégico y de marketing, con el uso de 
su herramienta llamada “Passport” dieron a conocer en análisis de las tendencias de consumo, 
mercado y competencia a nivel internacional para el año 2023 evidenciando mediante su estudio 
que en el mundo hay 8 mil millones de personas, 62% hace uso del internet, lo que equivale a 
4.690 mil millones de habitantes; su informe presentó 10 tendencias, las cuales son: 
automatización auténtica, presupuesto limitado, controlar el scroll, eco económicos, que comience 
Comentado [LMSA6]: De todo lo anterior hasta aquí, 
cambien la redacción. 
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le juego, aquí y ahora, rutinas revividas, ascensión femenina, los prósperos, jóvenes y disruptivo. 
(Euromonitor International, 2023). 
Increíblemente la tendencia número uno (1) presentada dentro de este análisis es la 
llamada Automatización auténtica, hace referencia a la necesidad que tendrán las empresas y 
organizaciones en este año para reforzar su proceso de compras y de comunicación con el cliente 
mediante el uso de inteligencia artificial, según su análisis estadístico, 8 de cada 10 consumidores 
de 29 años se sienten a gusto interactuando con robots (Euromonitor International, 2023), sean 
estos electrodomésticos inteligentes, androides, bots, y cualquier otro tipo de sistema 
automatizado, información que puede observarse de la siguiente gráfica. 
 
Figura 1: Porcentaje de consumidores que se sentirían cómodos interactuando con robot 
 
 
Autor: Tomado de (Euromonitor International, 2023) 
 
 
 Dentro del informe realizado por esta entidad, se presentan algunos casos de éxito que han 
llevado a empresas y organizaciones a ser ejemplo de lo que una buena automatización de 
Comentado [LMSA7]: Hace referencia a la necesidad…. 
Comentado [LMSA8]: Fuente? 
procesos traería a la sociedad, por ejemplo, el caso (Clock Work, 2023), una empresa que se 
encargó de diseñar un robot que facilita el pintado de las uñas a hombres y mujeres, está 
programado para que un proceso de pintado de uñas que dura aproximadamente 60 minutos, sea 
reducido a 3 o 4 minutos, todo gracias a un robot. 
 
 De acuerdo con la revista (Wortev Capital, 2023) se prevé que para este año las 
inversiones tecnológicas a realizar por las empresas a nivel mundial sean: 51% en inteligencia 
artificial, 42% en automatización y robótica y 41% en realidad virtual. 
 Según las necesidades del mercado en relación con esta tendencia, se espera que sean más 
las empresas y organizaciones a nivel mundial que implementen la automatización en sus 
procesos internos y externos, de lo contrario, quien no avance al ritmo del mercado, podrá tender a 
desaparecer o a ver una disminución significativa en el número de sus clientes/usuarios. 
Como se ha mencionado hasta el momento, la inteligencia artificial tiene la habilidad de 
procesar infinita cantidad de datos al tiempo y llegar a generar resultados en el menor tiempo 
posible, lo cual, se prevé que será de gran ayuda para la gestión de proyectos en un futuro no muy 
lejano. De acuerdo con (Blazques, 2019) la gestión de proyectos consiste en una base de datos 
agigantada, en la cual se puede encontrar información general de un proyecto, estudio de 
oportunidades y riesgos, programación de actividades, definición de tiempos de ejecución, 
distribución de responsabilidades, métodos y estrategias para el cumplimiento de objetivos, 
recursos a implementar, costos y presupuestos asociados, estudio de viabilidad y rentabilidad a 
cierto plazo de tiempo y mucha más información que requiere un gerente de proyectos para llevar 
a cabo de manera exitosa el desarrollo de un proyecto; por este y muchos otros factores se 
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considera que la inteligencia artificial como herramienta de la gestión de proyectos, harían un gran 
equipo. 
Dentro de la gerencia y gestión de un proyecto es de gran importancia la creación de valor 
para las partes interesadas, en la séptima versión del (PMBOK GUIDE, 2021) se define el valor 
como el nivel de importancia de algo y, se realiza énfasis en que la dirección eficaz de un 
proyecto, debe estar enfocada más en los resultados previstos que en los entregables del mismo y, 
una forma en la que actualmente se genera ese valor ganado es mediante el uso de estrategias 
organizacionales y de negocio que permitan el cumplimiento de los objetivos trazados 
inicialmente. 
Porter (1997) define que para una organización la forma en que se compite dentro de un 
sector define la influencia que tendrá dicha empresa en el mercado en que se mueve y, esta 
situación estará determinada de acuerdo con los siguientes aspectos: 
• Larivalidad entre organizaciones del mismo sector (competidores). 
• La amenaza de nuevos productos o servicios que sustituyan los actuales. 
• La amenaza de ingresos nuevos (nuevas empresas, más competidores) al sector. 
• El poder de negociación de la organización con respecto a los clientes. 
• El poder de negociación de la empresa con respecto a sus proveedores. 
De acuerdo con (Universidad de Guanajuato, 2010) se define la estrategia como el proceso 
de análisis del entorno competitivo de una organización, sus riesgos y oportunidades y, el análisis 
de sus recursos y capacidades internas que se realiza para lograr obtener una ventaja a nivel 
competitivo y sostenible con respecto al mercado que lo rodea. Para hablar de estrategia, es 
necesario menciona a Michael Eugene Porter, conocido a nivel mundial como el economista más 
valioso de la historia hasta la fecha y es considerado como el padre de la estrategia corporativa, su 
Comentado [LMSA9]: Porter (1997), define a estrategia 
competitiva como….Lo mismo para todas las referencias, no 
deben escribir en el libro…en el artículo… en la tesis…, 
solamente dicen Según XXX (año),….si es libro, artículo o 
tesis, lo escriben en la bibliografía. 
Comentado [LMSA10]: eliminar 
estudio más conocido como las cinco fuerzas de Porter ha sido de gran influencia para la gerencia 
y gestión de proyectos debido a que el uso adecuado de estar permite a todo tipo de organización 
permanecer de forma constante dentro de un marco competitivo haciendo frente al adversario 
mediante ventajas competitivas sobre el resto de organizaciones de acuerdo con (Donawa & 
Morales, 2018). 
Porter (2008) define que el contexto dentro del cual debe desarrollarse una estrategia 
competitiva consta de 4 factores importantes: un análisis de las fortalezas y debilidades de una 
organización o proyecto, un estudio de riesgos y oportunidades a nivel de industria (técnicos y 
financieros), una indagación sobre las expectativas sociales y generales con respecto a la visión de 
un proyecto o empresa y por último los motivos y necesidades del personal responsable de 
implementar la estrategia escogida, además, establece que estudiar los riesgos y oportunidades a 
nivel industrial permite conocer la rivalidad entre las empresas actuales presentes en el mercado y 
conocer cuatro componentes: participantes potenciales, hace referencia al riesgo de nuevas 
empresas con mayor fuerza de crecimiento, compradores, permite conocer el poder de la 
negociación con ellos de manera directa e indirecta y las estrategias de marketing y comercio, 
sustitutos, aquellos productos, procesos o servicios que pueden amenazar con sacar a la empresa u 
organización del mercado debido a mejoras, reemplazos, otros y proveedores, lo cual genera 
nuevas ideas sobre el poder de negociación con estos. 
Inicialmente, las cinco fuerzas de Porter identifican el riesgo de acceso de nuevos 
contrincantes y barreras que pueden presentarse mediante factores tales como: Economías de 
escala, diferenciación de productos, necesidades de capital, costos cambiantes, acceso a los 
canales de distribución, ventajas absolutas en costos y políticas gubernamentales, luego, el análisis 
se fundamenta sobre los competidores actuales: competidores de igual fuerza, crecimiento de la 
Comentado [LMSA11]: eliminar 
21 
 
21 
 
industria, indicadores según costos fijos, diferenciación de productos, exceso intermitente de 
capacidad, diversidad de competidores, intereses corporativos, barreras contra la salida, activos, 
costos de despedir a sus empleados, interrelaciones estratégicas, barreras emocionales, 
restricciones gubernamentales y sociales según corresponda. Tercero, la influencia resultante de 
los productos sustitutos, la cual tiene en cuenta: desempeño de los sustitutos con relación al 
precio, costos variables y propensión de los compradores a sustituir. Cuarto, el poder de 
negociación de los clientes o compradores, respecto a esto, el grupo de compradores puede 
considerarse de gran influencia si: la concentración de compradores frente a la concentración de 
empresas es pequeño, los costos variables de los clientes en relación con los de la empresa son 
bajos, la capacidad de los compradores le permite exigir disminución de costos a sus proveedores, 
los productos sustitutos no cuentan con ventajas mayores al respecto del producto actual y, la 
diferencia entre el producto actual y el producto sustituto es significativa. Por último, el poder de 
negociación de los proveedores, considerando que un proveedor se considerará de gran influencia 
y con mayor poder cuando: presenta una gran diferencia en los insumos que provee, los costos no 
son variables, los insumos no pueden ser sustitutos, la concentración de proveedores no es 
fragmentada y no se observa un riesgo de integración en vertical (Gárate, 2014) 
Para aplicar el análisis de las fuerzas de Porter a un proyecto u organización es necesario 
conocer mediante el uso de indicadores la competitividad del sector, diseñar un producto o 
servicio que sea de fácil acceso para quien lo requiera pero que cuente con características tan 
únicas y diferentes a lo actual que sea de difícil sustitución, estudiar las amenazas a las que 
actualmente se enfrenta el sector económico al que hace parte su proyecto o empresa y el cómo 
está siendo enfrentado por la competencia, generar un banco de proveedores altamente confiables 
que garanticen la continuidad de los productos o servicios generados por la organización. Se 
espera, mediante la aplicación de la inteligencia artificial, diseñar una herramienta confiable que 
permita el análisis de datos e información exhaustiva según el mercado a estudiar realizar el 
estudio de las cinco fuerzas de Porter y entregar posibles estrategias a las organizaciones que 
faciliten la competitividad de esta. 
4. MARCO INSTITUCIONAL 
Sector Empresarial 
Una vez trascienden las tres generaciones de las revoluciones industriales, llegamos a la 
cuarta generación de equipos inteligentes capaces de autocontrolarse a través de la IA. 
En la actualidad Post-COVID, las empresas a nivel mundial tuvieron un impacto negativo 
de desaceleración viéndose reflejado en liquidación de empresas, reducción de personal, 
reducción de inversión, caída de las cadenas de valor y baja producción y ventas. (Aguilar -
Morales, pag 131) 
Hoy día la economía se recupera gracias a la inversión de infraestructura, energías 
renovables, proyectos de inversión social y digital a nivel latinoamericano, trabajando con 
responsabilidad social y por la igualdad de la población vulnerada. 
Figura 2: Análisis PEST del sector empresarial 
 
Comentado [LMSA12]: Empresas? 
23 
 
23 
 
Autor: Elaboración propia 
 
5. DISEÑO METODOLÓGICO 
Los métodos en la investigación científica a veces pueden verse como la aplicación de un 
recetario, de ahí que muchos investigadores se enfocan en seguir una serie de pasos, rutas y/o 
reglas, de tal forma que sus hallazgos, análisis e interpretaciones cumplan con las reglas del 
método científico y garanticen la objetividad y validez del conocimiento producido. Bajo esta 
lógica olvidan el comprender las características de la realidad que están investigando y que 
quieren comprender y se enfocan en las herramientas, convirtiéndolas en el fin en sí mismas y no 
en un medio de conocimiento. 
Hernández-Sampieri y Mendoza Torres (2018), sugieren que la investigación cuantitativa 
tiene su origen en el enfoque positivista, el cual plantea que la ciencia es una e interviene bajo la 
lógica del experimento y la manipulación de variables para fijar sus relaciones, bajo esta 
perspectiva, se espera que el investigador como resultado de su proceso de conocimiento 
identifique leyes. Por otro lado, indican que la investigación cualitativa parte del interés por 
entender la naturaleza de los fenómenos, el observador comienza por escudriñar los hechos ensí 
mismos, es decir centra su mirada en comprender la realidad a través de los sujetos y en el 
contexto en donde ocurren los fenómenos; así pues, el investigador realiza un proceso inductivo al 
pasar del dato a identificar patrones en los comportamientos observados, hasta llegar a una 
perspectiva más general que le permita generar conceptos sobre la realidad a partir del contexto y 
los eventos que ocurren en el transcurso de la investigación 
Con base a lo anteriormente descrito, en la presente investigación se utilizó un enfoque 
mixto, siendo una combinación de los métodos cualitativos y cuantitativos, lo cual permite tener 
una lectura más completa y holística del evento estudiado “se utiliza evidencia de datos 
numéricos, verbales, textuales, visuales simbólicos y de otras clases para entender problemas en 
las ciencias” (Hernández-Sampieri & Mendoza Torres, 2018) y de esta manera se certifica la 
calidad de la información, se sustenta la construcción de las fuentes de información, conjuntos de 
datos para posteriormente incluirlas en el proceso de análisis e interpretación. 
Comentado [LMSA13]: Todo esto lo pueden resumir y 
concentrarse en explicar que van a hacer ustedes 
6. DISEÑO DE PRIMER NIVEL 
La investigación será aplicada en el sector empresarial dirigido a compañías prestadoras 
del servicio público, entidades del estado, sector informático, interventorías, consultorías y 
constructoras, productoras y comercializadoras, sector de maquinarias y equipos agrícolas e 
industriales, centros de diagnósticos automotriz, sector contable y financiero y transportista. Dada 
su relevancia como parte del desarrollo económico y social del país y por tener acceso a los 
niveles directivos, el grupo de investigación hará el diseño de un instrumento mediante la 
recolección de datos, análisis y aplicación de las cinco fuerzas de Porter utilizando la inteligencia 
artificial como herramienta para la planeación estratégica de las compañías. 
Dentro de los textos estudiados la información relacionada con la inteligencia artificial y el 
uso de las cinco fuerzas de Porter es casi nulo, ya que es un campo que marca tendencia donde en 
sus inicios la inteligencia artificial tenía un enfoque en las matemáticas, algoritmos, razonamiento 
deductivo, sistema binario, y otros. 
6.1 Tipo de investigación 
Sampieri et al (2018) define que el tipo de investigación descriptiva tiene el objetivo de 
especificar características situaciones, contextos, variables, hechos o fenómenos en un contexto 
determinado. El sector empresarial nos permitirá identificar parte de sus procesos, de frente al uso 
de herramientas tecnológicas, planteamientos estratégicos y el pensamiento a nivel directivo 
enmarcado en la utilización de la metodología de las cinco fuerzas de Porter con ayuda de la 
inteligencia artificial. 
6.1.1 Identificación de las variables 
Se hará medición de unas variables, que, con ayuda del diseño de instrumento, se podrá 
diagnosticar la situación de las empresas seleccionadas, para desarrollar la metodología de las 
cinco fuerzas de Porter aplicadas a herramientas de la inteligencia artificial, de frente a los 
mercados o competidores. 
La innovación continúa de las empresas emprendedoras una vez encontrado y desarrollado 
su nicho, hace que tengan expansión en los mercados relacionados y tengas destrezas que sus 
25 
 
25 
 
competidores los considere una amenaza. Tener un enfoque posible, ofrece productos sustituibles 
diferenciados de los que ofrece su competencia. Wheelen - Hunger, (2007). 
Tabla 1 Variables identificadas para la investigación. 
Autor: Elaboración Propia 
6.1.2 Población y muestra análisis cuantitativo 
6.1.2.1 Población 
En esta investigación, el enfoque cuantitativo se realiza a través de una población objeto 
correspondiente a profesionales que desempeñan cargos directivos o administrativos que hacen 
parte de empresas u organizaciones de diferente tamaño y naturaleza, localizadas en diferentes 
ciudades de Colombia, legalmente constituidas y registradas ante la cámara de comercio. Esta 
población fue seleccionada por conveniencia, teniendo en cuenta variables como el tiempo para la 
recolección de información y la accesibilidad, entendida como la disposición a cooperar y la 
capacidad de proveer los datos que se solicitan para el estudio. 
Variable Definición conceptual Indicador
Sallenave, J. P. (2004). 
Proceso mediante el cual la alta dirección
organiza los objetivos de una organización o
proyecto con respecto a las acciones a ejecutar
para lograr su cumplimiento en relación al
tiempo. 
Raymundo, R. V., Contador, J. L., & Contador,
J. C. (2014).
Conjunto de acciones en las cuales una
organización buscar la ventaja competitiva con
respecto a la competencia en relación a la
calidad de un servicio, producto o proceso y el
costo. 
Santos, M. (2011).
Diseño de modelos computacionales mediante la 
implementación de facultades mentales 
asociadas al ser humano. 
Rojo, E., Torres, B., de la Fuente, A., Oruña, C., 
Villoria, F., Del Moral, I., & Maestre, JM 
(2020). 
El cambio consiste en la transformación de una 
acción situación, forma de trabajo, entre otros y 
la resistencia a esta se presenta cuando este 
traslado genera impacto en los miembros de una 
organización. 
Resistencia al cambio tecnológico
Nivel en el que los miembros de una
empresa/proyecto consideran favorable o
desfavorable el uso de nuevas herramientas
tecnológicas de acuerdo con su cargo.
Planeación estratégica
Grado en que los integrantes de una organización
conocen la planeación estratégica Y/O
organizacional y la forma en que esta se conecta
con cada uno de los procesos o departamentos.
Estrategias competitivas
Grado en una organización o empresa conoce e
implementa estrategias técnicas competitivas
según sus objetivos organizacionales.
Inteligencia artificial
Nivel en el que los miembros de una
empresa/proyecto consideran favorable o
desfavorable el uso de nuevas herramientas
tecnológicas de acuerdo a su cargo.
6.1.2.2 Muestra 
Como se menciona anteriormente, la muestra cuantitativa es seleccionada a conveniencia, 
se tomaron 25 empresas legalmente constituidas y registradas ante la cámara de comercio de sus 
departamentos de residencia dentro de Colombia y el instrumento ha sido aplicado a 30 cargos 
administrativos de estas organizaciones, a continuación, se relaciona la información de las 
organizaciones que hicieron parte de esta investigación: 
Tabla 2: Presentación de la muestra cuantitativa 
N. 
NOMBRE DE LA 
EMPRESA 
NIT ACTIVIDAD COMERCIAL CIUDAD 
1 
Acueducto 
Metropolitano de 
Bucaramanga S A E 
S P 
8902001622 
Captación, tratamiento y 
distribución de agua 
Bucaramanga 
2 Asomunicipios 800244263 
Gestión de procesos y proyectos 
de desarrollo en las regiones del 
Catatumbo 
Ocaña 
3 ATH S.A 8001434071 
Actividades de desarrollo de 
sistemas informáticos. 
Bogotá 
4 
Avalon 
Pharmaceutical s a 
9002278719 
Comercio al por mayor de 
productos farmacéuticos 
medicinales cosméticos y de 
tocador 
Bogotá 
5 
Ayesa Ingenieria Y 
Arquitectura S A U 
Sucursal Colombia 
9004941414 
Actividades de ingeniería y otras 
actividades conexas de consultoría 
técnica 
Bogotá 
6 
Buencafé Liofilizado 
de Colombia 
860007538 
Comercializadora y productora 
de Café 
Chinchiná 
7 Buhler S.A.S 9004553073 
Comercio al por mayor de 
maquinaria y equipo 
agropecuarios 
Bogotá 
8 
CDA Autos Obra 
2000 S.A.S 
9015609036 
Revisión técnico-mecánica de 
vehículos livianos 
Bello 
9 
Centro de diagnóstico 
automotor Bancautos 
s.a. 
8110464264 
Revisión técnico-mecánica de 
motocicletas y vehículos livianos 
Medellín 
10 Consorcio CPT 9011427764 
Consorcio Redes Puente 
Aranda 
Bogotá 
11 Corbeta S.A. 890900943 
Comercio al por menor de víveres 
en general, tabacos y bebidas. 
Bogotá 
27 
 
27 
 
12 
Energy Technologies 
S.A.S 
8300512163Interventoría ambiental - 
Fabricación de aparatos de 
distribución y control de la energía 
eléctrica 
Puerto Boyacá 
13 
Establecimiento 
educativo Semillas de 
fe y paz 
60261364-1 
Educación de preescolar y 
básica primaria 
El Zulia 
14 Fundación Belcorp 8305027811 
Actividades de otras asociaciones 
NCP 
Tocancipá 
15 Grupo Servitec S.A.S 9008915807 
Mantenimiento y reparación 
especializado de maquinaria y 
equipo 
Bogotá 
16 
Hidrotest Enginnering 
& Supplies S.A.S 
8301312332 Ensayos y análisis técnicos Bogotá 
17 Ingram micro s a s 9005617618 
Comercio al por mayor de 
computadores equipo periférico y 
programas de informática 
Bogotá 
18 Ismocol S.A. 8902091741 
Construcción de oleoductos, 
gasoductos, montajes mecánicos y 
servicios petroleros. 
Bucaramanga 
19 Keralty s.a.s. 800125872 
Prestación de servicios de 
asesoría, consultoría, asistencia 
técnica en general. 
Bogotá 
20 KMPG S.A.S 8600008464 
Actividades de contabilidad 
teneduría de libros auditoria 
financiera y asesoría tributaria 
Bogotá 
21 
Multisoftware 
transaccional S.A.S 
8002104536 
Comercio al por menor de 
computadores equipos periféricos 
programas de informática y 
equipos de telecomunicaciones en 
establecimientos especializados 
Bogotá 
22 Promisol S.A.S. 802021888 
Actividades de apoyo para la 
extracción de petróleo y de gas 
natural. 
Bogotá 
23 Protransporte S.A.S 9007453569 Transporte de carga por carretera Medellín 
24 
Softtek Renovation 
S.A.S. 
8300998478 
Actividades de consultoría 
informática y actividades de 
administración de instalaciones 
informáticas 
Bogotá 
25 TCS 9001034571 
Actividades de consultoría 
informática y actividades de 
administración de instalaciones 
informáticas 
Bogotá 
Autor: Elaboración Propia 
 La información en relación con la actividad de las empresas ha sido confirmada mediante los 
colaboradores de cada una, los datos registrados en la cámara de comercio según su departamento 
de registro. 
6.2.1 Población y muestra análisis cualitativo 
6.2.1.1 Población y muestra 
Se realizará un análisis documental de artículos en revistas indexadas relacionadas con 
relación al tema de investigación mediante las diferentes bases de datos proporcionadas por la 
Universidad EAN, así como por Google Académico y en otras fuentes primarias, lo que permitirá 
dar respuesta a los interrogantes planteados desde la parte cualitativa. Se escogen principalmente 
artículos de investigación con una vigencia cuatro a cinco años según el tema a investigar, sin 
embargo, se cuenta con artículos de mayor antigüedad debido a la poca información en algunos 
temas. Los artículos estudiados son los siguientes: 
 
7. DISEÑO DE SEGUNDO NIVEL 
7.Instrumentos para recolectar información análisis cualitativo 
De acuerdo con (ITSON, 2012) la información que se recolecta dentro de una 
investigación es el medio mediante el cual se aprueban las hipótesis, se logra respuesta a las 
preguntas que surgen durante la investigación y se alcanza el logro de los objetivos de estudio 
planeados. Está información puede provenir de fuentes primarias: personas, acontecimientos, 
empresas, entornos y fuentes secundarias: libros, documentos escritos, documentales, revistas, 
noticieros, videos. 
Inicialmente, se diseña un instrumento de medición de tipo cuantitativo con el objetivo de 
recolectar información de fuentes primarias de tipo encuesta estructurada titulado “Encuesta 
estructurada: Inteligencia artificial como herramienta empresarial para realizar planteamientos 
estratégicos mediante el uso de las cinco fuerzas de Porter” para la cual se formulan preguntas de 
acuerdo a las variables identificadas anteriormente. (Ver anexo 2. Encuesta estructurada: 
Inteligencia artificial como herramienta empresarial para realizar planteamientos estratégicos 
mediante el uso de las cinco fuerzas de Porter). https://forms.gle/CNCLKNmUX8d6H7FW7 
https://forms.gle/CNCLKNmUX8d6H7FW7
29 
 
29 
 
Este instrumento es validado teniendo en cuenta un juicio de expertos de acuerdo Cabero y 
Llorente (2013), este tipo de validación de instrumento se basa en presentar el instrumento 
diseñado inicialmente a un grupo o una serie de personas que posean conocimientos sobre el tema 
de investigación para obtener un juicio, una enseñanza, una opinión hacia un aspecto en concreto; 
de esta forma se decide evaluar el instrumento con los siguientes expertos, los cuales fueron 
seleccionados teniendo en cuenta el referente mencionado: (ver anexo 1. Formato Validación del 
instrumento de recolección de datos). 
Tabla 3: Expertos evaluadores del instrumento cuantitativo 
 
Autor: Elaboración Propia 
Una vez aplicada la validación mediante el juicio de expertos, se procede a verificar la 
veracidad de la información recolectada mediante el coeficiente de V Aiken teniendo en cuenta 
las referencias dadas por el autor Penfield & Giacobbi (2004) según su artículo “Applying a Score 
Confidence Interval to Aiken’s Item Content-Relevance Index”. 
Para esta validación se aplica la siguiente ecuación: 
𝑉 =
𝑋 − 𝑙
𝑘
 
Donde 
V = Coeficiente de Aiken 
𝑋 = El promedio las calificaciones de los jueces por ítem, pregunta, categoría. 
l = La calificación mínima de la escala usada para calificar el instrumento 
k = La diferencia entre la calificación máxima de la escala usada para calificar el instrumento 
y la calificación mínima. 
Aplicado el método de validación los resultados obtenidos fueron los siguientes: 
Según García (2018), la prueba binominal consiste en un estudio estadístico que permite 
conocer la probabilidad de conseguir x objetos en una categoría y n-x objetos en la otra. Para el caso 
de la validez de una información, donde las categorías son igual a p y los desacuerdos son igual a q 
se asume que p = q = 0.50, es decir, el cálculo de una probabilidad es un análisis directo en el cual 
se asume que si un dato es mayor a 0,5 se asume que el ítem o instrumento evaluado posee validez 
de contenido. 
Inicialmente se obtiene que la V de Aiken por criterio es superior a 0,50 en todos los casos 
tal y como se muestra en la siguiente tabla, así mismo se observa que la V de Aiken por variable 
también tiene un puntaje superior a 0,50. De esta manera a modo general se concluye que el 
instrumento de medición a nivel global diseñado puede ser aplicado. 
Figura 3: V de Aiken para el instrumento cuantitativo por variables y aspectos 
 
Autor: Elaboración Propia 
31 
 
31 
 
Sin embargo, al analizar a modo individual cada una de las preguntas planteadas en el 
instrumento se tiene que, de las 15 preguntas sometidas a estudio, la pregunta P14 obtuvo una 
puntuación de 0,375 en el aspecto Coherencia, se decide replantear la propuesta antes de aplicar el 
instrumento con la muestra seleccionada, la pregunta replanteada queda: “Si su respuesta anterior 
es si, responda: ¿Las estrategias de transformación digital se encuentran alineadas con los objetivos 
organizacionales?”. 
7.2. Instrumento para recolectar información análisis cualitativo 
Para el análisis cualitativo se procede a utilizar al técnica conocida como análisis de 
documento, la cual tiene por objetivo complementar la información que será recolectada y 
analizada mediante el análisis cuantitativo, de manera que al final de la investigación se pueda 
presentar un producto completo, según (ITSON, 2012) esta técnica está basada en el estudio de 
fichas bibliográficas y fundamentan teóricamente las variables de estudio, para lo cual se diseña el 
siguiente instrumento de medición: 
 
Tabla 4: Instrumento análisis cualitativo 
 
Autor: Elaboración Propia 
7.3 Técnicas para la interpretación de resultados 
Según (Orellana & Sánchez) existen métodos de interpretación de resultados tales como: 
lectura y documentación, observación y participación, conversación y narración y, la forma en que 
se analiza cada uno de estosdatos depende del comportamiento de las variables identificadas 
inicialmente, las cuales pueden permitir conocer una tendencia, un comportamiento, una 
característica que permita comprobar las hipótesis. En la actualidad, las tecnologías de la 
información y comunicación han facilitado la interpretación de resultados obtenidos de encuestas 
o entrevistas diseñadas online, la cual, será de gran importancia y atributo en el desarrollo de este 
proyecto. 
Teniendo en cuenta que la investigación será descriptiva, se realiza la recolección, 
tabulación, interpretación y generación de conclusiones de los datos recolectados a través de la 
33 
 
33 
 
encuesta, para lo cual, se usa la estadística descriptiva para organizar los datos obtenidos, analizar 
las tendencias y/o variaciones a través del uso de gráficos que aporten a la investigación. 
8. ANÁLISIS Y RESULTADOS 
8.1 Análisis y resultados cuantitativos 
Para llevar a cabo este estudio se aplica la encuesta a la muestra seleccionada previamente 
mediante formulario de Google. El criterio de evaluación que se aplicó para cada una de las 
preguntas está basado en la escala de Likert de que se presenta a continuación: 
Figura 4: Escala de Likert de cinco puntos usada para la aplicación del instrumento de medición 
cuantitativo 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
 A continuación, se presenta un análisis por variable cuestionada: 
Para planeación estratégica se puede observar que el grado en que los miembros de una 
organización conocen la planeación estratégica y/o organizacional y la forma en que esta se 
conecta con cada uno de los procesos o departamentos presenta una media de 4,15 puntos 
aproximadamente lo cual indica un grado alto, sin embargo, se observa que el 26,6% de las 
personas encuestadas afirman que dentro de sus organizaciones o proyectos no se cuenta con 
indicadores que permitan cuantificar y hacer seguimiento al rendimiento de sus objetivos o 
alcances, dato que permite confirmar lo expuesto por Alfaro & Gómez et al (2016) quienes 
afirman que actualmente las empresas se encuentran ante una crisis de eficiencia como 
consecuencia de una gestión no monitoreada ni controlada, así como se aprecia en la gráfica a 
continuación: 
Figura 5: Análisis cuantitativo de la variable: Planeación estratégica 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
Al analizar los resultados de la variable relacionada con las estrategias competitivas se 
puede observar que el grado en que una organización o empresa conoce e implementa estrategias 
técnicas competitivas según sus objetivos organizacionales, presenta una media de 3,6 puntos lo 
que significa un conocimiento parcial con relación a estrategias competitivas. Al realizar un 
análisis a profundidad se logran conocer dos factores importantes, primero, que solo el 64% de las 
organizaciones han implementado alguna vez una estrategia competitiva dentro del desarrollo de 
un proyecto sea interno o externo, segundo, que el 80% de las empresas que participaron de la 
investigación desconocen o no han aplicado al menos una vez el método de las cinco fuerzas de 
Porter como estrategia competitiva, demostrando que es un campo que aún se encuentra virgen 
dentro de la gerencia de proyectos llevada a cabo en las empresas colombianas tal y como se 
observa en la siguiente gráfica: 
35 
 
35 
 
Figura 6: Análisis cuantitativo de la variable: Estrategias competitivas 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
Continuando con el análisis, la variable sobre inteligencia artificial logra dar a conocer que el 
nivel en el que los miembros de una empresa/proyecto consideran favorable o desfavorable el uso 
de nuevas herramientas tecnológicas de acuerdo con su cargo presenta una media de 4,07 puntos. 
La encuesta revela que 90% de las organizaciones que participaron de esta investigación cuenta 
con información digitalizada y trabaja constantemente mediante el uso de la nube, sin embargo, 
solo el 40% de estas hacen uso de herramientas tecnológicas, tales como: chatbots, asistentes de 
voz, aprendizaje automático, machine learning, entre otros, para el cumplimiento de los objetivos 
estratégicos, y menos del 23% consideran que estas herramientas generan un valor agregado a la 
empresa, aun así, el 90% considera que la implementación de inteligencia artificial y sus 
herramientas dentro de la planeación estratégica de sus organizaciones pueden mejorar el 
desarrollo de estrategias competitivas. 
Figura 7: Análisis cuantitativo de la variable: Inteligencia artificial 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
Cómo cuarto análisis se tiene el relacionado con la variable sobre resistencia al cambio 
tecnológico se encuentra que el nivel en el que los miembros de una empresa/proyecto consideran 
favorable o desfavorable el uso de nuevas herramientas tecnológicas de acuerdo con su cargo 
presenta una media de 3,86 puntos, un nivel medio alto. El 83,3% de las organizaciones evaluadas 
afirman que actualmente se encuentran en un proceso de implementación y/o desarrollo de 
estrategias de transformación digital y solo el 8% de estas consideran que esta transformación no 
se encuentra alineada con los objetivos estratégicos de la organización o proyecto en el que 
participan. Aun así, el 20% siente temor y considera que el uso de la inteligencia artificial puede 
llegar a desplazarlo de su puesto de trabajo, para el 26,6% resulta ser una cuestión indiferente, 
mientras que el 53,4% restante la inteligencia artificial no se ve como una amenaza a sus puestos 
de trabajo. 
37 
 
37 
 
Figura 8: Análisis cuantitativo de la variable: Resistencia al cambio tecnológico 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
Por último, como análisis global se puede observar que los miembros de las 
organizaciones que participaron de esta investigación poseen alto conocimiento sobre la 
planeación estratégica organizacional a la que pertenecen, las estrategias competitivas son un 
sistema que no está siendo considerado en gran medida en las organizaciones y, el método de las 
cinco fuerzas de Porter es de muy poco conocimiento y campo de aplicación en la actualidad, la 
inteligencia artificial está siendo vista como una fortaleza y ventaja dentro de las empresas y se 
cuenta con la expectativa de que logre mejorar en gran medida la forma de gerenciar y tomar 
decisiones, por último se observa que son muchas las personas que se encuentran a la expectativa 
de aquello que puede lograr la inteligencia artificial en las empresas, puntualmente en lo 
relacionado al alcance de las metas y objetivos organizacionales, el uso de nuevas tecnologías es 
una realidad a la cual muchas empresas están migrando. 
Figura 9: Análisis global por variables 
 
Autor: Elaboración Propia 
 
8.2 Análisis y resultados cualitativo 
Para el análisis cualitativo se realizó una investigación exhaustiva proveniente de varias 
fuentes y autores, los cuales se presentan a continuación: 
Tabla 5: Análisis y resultados cualitativos 
Artículo y autor Temática abordada Variable 
Lecciones aprendidas en proyectos de 
inteligencia artificial del sector de BPO. 
Fallos en gerencia de proyectos: cinco casos 
de estudio. Lecciones aprendidas en proyectos 
de inteligencia artificial del sector de BPO. 
Fallos en gerencia de proyectos: cinco casos 
de estudio. Rodriguez, 2021 
Relación entre IA y planeación 
estratégica de proyectos 
 
 
 
 
 
Planeación 
estratégica. 
Artificial Intelligence Enabled Project 
Management: A Systematic Literature 
Review. Applied Sciences. Taboada et al, 
2023 
Inteligencia artificial como 
habilitadora en la gerencia de 
proyectos 
La Dirección de proyectos en el marco de la 
inteligencia artificial. Nuevos retos y 
tendencias para el desarrollo de competencias. 
Pastor et al, 2021 
Retos y tendencias para la 
dirección de proyectos de 
Inteligencia Artificial 
La tecnología como factor de innovación en 
el mejoramiento de procesos administrativosde las empresas en Colombia. Gonzalez et al, 
2022 
La innovación tecnológica 
como estratégica competitiva 
 
 
 
39 
 
39 
 
Productividad de las empresas de la zona 
extractiva minera-energetica y su incidencia 
en el desempeño financiero en Colombia. 
Evaluación de indicadores 
financieros y productivos de las 
empresas minero-energéticas. 
Estrategias 
competitivas. 
Natural language processing (NLP) in 
management research: A literature review. 
Journal of Management Analytics. Kang et al, 
2020 
Estudio sobre la aplicación de 
PLN en la estrategia de 
empresas. Ejemplos de 
aplicación. 
 
 
 
 
 
Inteligencia 
artificial. 
El Machine Learning a través de los tiempos, 
y los aportes a la humanidad. Hinestroza, 
2018 
Uso de técnicas de Machine 
Learning en la medicina 
MERI: Metodología de estimación de riesgos 
de coste y plazo en proyectos mediante 
machine learning. Aplicación a 
infraestructura Oil&Gas. Alonso et al, 2022 
Usos de técnicas de clustering 
basados en redes neuronales 
artificiales 
Factores clave en los procesos de adopción de 
tecnología. 360: Revista de Ciencias de la 
Gestión. Muñoz et al, 2022 
Factores de resistencia a la 
innovación tecnológica 
 
 
Resistencia 
al cambio 
tecnológico. 
El factor humano: Resistencia a la innovación 
tecnológica. Orbis. Revista Científica 
Ciencias Humanas. De Sarmiento et al, 2005 
El factor humano como aspecto 
de resistencia al cambio 
tecnológico 
Habilidades directivas y gestión del cambio. 
García 2023 
Habilidades de liderazgo para 
la gestión de la resistencia al 
cambio 
Autor: Elaboración Propia 
Planeación estratégica. 
El concepto de planeación estratégica con la inteligencia artificial en la gerencia de 
proyectos se relaciona según Rodríguez et al (2021), a través del análisis del coeficiente 
tecnológico del gerente de proyectos (en inglés PM technology quotient -PMTQ-) el cual se 
refiere a la capacidad que tiene el gerente de proyectos para adaptar, administrar, e integrar la 
tecnología dentro del proyecto; así mismo, hace referencia a la encuesta realizada por el PMI en el 
año 2017, en la cual los encuestados refieren tecnologías de IA como herramientas para la mejora 
de la productividad. 
Sin embargo, Taboada et al, (2023) analizan cada uno de los dominios propuestos por el 
PMBOK en la séptima edición, las herramientas de IA que han aplicado diferentes autores para 
determinar la mejor estrategia dentro de cada uno de dichos dominios; así mismo, indican que, de 
acuerdo con el estudio realizado, la herramienta de IA que más se utiliza dentro de la gerencia de 
proyectos, son las técnicas de Machine Learning. 
Por otro lado, Pastor et al, (2021) estudian las competencias que debe desarrollar un 
director de proyectos para la adopción de la IA en el entorno de la Estrategia Nacional de 
Inteligencia Artificial en España, para lo cual, hacen un barrido por los objetivos y estrategias de 
la entidad; también advierten del riesgo que supone tomar decisiones erradas teniendo en cuenta 
que los modelos de las IA no estén lo suficientemente entrenados para garantizar una toma de 
decisiones adecuada, de manera que, indican los criterios de riesgo que se deben considerar para 
clasificar una aplicación de IA como riesgosa para la toma de decisiones. 
Estrategias competitivas: 
González et al, (2022) plantean que la adopción de la tecnología en las organizaciones va 
relacionada directamente al cumplimiento de objetivos estratégicos dentro de la organización y 
como esas tecnologías son propulsoras para la creación de valor dentro tanto en la ejecución de 
sus procesos internos como en la generación de productos y/o servicios de calidad para sus 
clientes. 
Inteligencia artificial 
El procesamiento del lenguaje natural (PLN) de la inteligencia artificial es una de las 
técnicas más usadas en relación en la gerencia de proyectos de acuerdo a la teoría expuesta por 
Kang et al, (2020) menciona que, si bien es cierto, PLN es usado principalmente por áreas de 
marketing para conocer las intenciones, opiniones, sentimientos de los clientes; también es 
utilizada por diferentes áreas dentro de una organización tales como: contabilidad, financiera, 
marketing, sistemas de información entre otros, también hace referencia al uso de PLN en la 
estrategia de la organización y como algunos investigadores han hecho uso de esta herramienta 
para definir sus estrategias: 
• Barlow et al. (2019) aplicó PLN para limpiar las descripciones de las aplicaciones 
y calcule la medida de dos conceptos: similitud de prototipo y ejemplar. semejanza. 
• Angus (2019) usó la similitud básica del coseno en PLN para medir la distancia 
entre las descripciones de texto de la primera y la segunda aplicación de un 
desarrollador en la Tienda Google Play 
• Chatterji et al. (2019) contaron la proporción de gestión palabras relativas a las 
palabras que describen el producto, la tecnología o el cliente después de ser 
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asignado a gerentes con estilos formales o informales para capturar el enfoque de 
asesoramiento. 
A pesar de que Machine Learning es una herramienta tecnológica joven, tal como lo 
sugiere (Hinestroza, 2018), en los últimos años son varias las áreas de conocimiento que han 
hecho uso de esta, para obtener resultados de manera rápida y certera, así pues, (Galdames, 2023) 
resume los principales usos que la medicina hace del machine learning, (Agrasar, 2022) estudia 
algunas técnicas de machine learning para el análisis de sentencias judiciales. 
Por otro lado, (Alonso et al, 2022), utilizan una técnica de clustering basados en RNA 
(Red Neuronal Artificial) para el desarrollo de una metodología que permita identificar los 
principales riesgos que generan sobrecostos en los proyectos de infraestructura en el sector oil & 
gas. 
Resistencia al cambio tecnológico 
Hasta el momento se ha hablado sobre cómo la inteligencia artificial y la gerencia de 
proyectos pueden llegar a diseñar estrategias competitivas mediante la implementación de las 
cinco fuerzas de Porter, sin embargo, es de gran importancia conocer la forma en que se vincula la 
resistencia al cambio en una organización con respecto a la llegada de la tecnología en los 
procesos y áreas de esta 
En base a la teoría expuesta por Muñoz et al, (2022) mencionan la utilidad percibida y la 
facilidad de uso percibida por los usuarios como factores fundamentales para la aceptación o 
resistencia en la adopción de nuevas tecnologías dentro de la organización. Así pues, la utilidad 
percibida se refiere a grado de valor que la nueva le proporciona para mejorar el desempeño en la 
ejecución de sus tareas; mientras que la facilidad de uso percibida describe el grado de esfuerzo 
que le implica el uso de la tecnología propuesta. 
(De Sarmiento et al, 2005) incorpora en su análisis el factor humano como aspecto de 
resistencia a la innovación tecnológica, también señala los hábitos, paradigmas, factores 
económicos, entre otros, como fuentes individuales de oposición a los cambios a nivel 
tecnológico; a su vez, las organizaciones como entes que agrupan diversidad de individuos pueden 
reusarse a la transición hacia nuevas tecnologías. 
Otro autor, tal y como García (2023) aborda la resistencia al cambio tecnológico desde el 
punto de vista de directivo, y señala las diferentes habilidades de liderazgo que debe desarrollar 
un gerente de proyectos para gestionar la resistencia al cambio tecnológico, dentro de esas 
habilidades se encuentran: la negociación, la creatividad, la delegación de tareas, gestión del 
tiempo, entre otros. 
 
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9. CONCLUSIONES 
Tras el estudio y análisis realizado se puede concluir que: 
Se logró la recolección de información que permitió identificar la aplicación de la 
inteligencia artificial en el análisis de las cinco fuerzas de Porter mediante un instrumento de 
medición aplicadoa 25 organizaciones seleccionadas por conveniencia y mediante el análisis 
documental de 11 artículos de revistas indexadas concluyendo que actualmente no existe una 
herramienta de IA que facilite la aplicación de este método para la mejora de estrategias 
competitivas a nivel empresarial. 
Se realizó la sistematización la información recopilada mediante hojas de cálculo (para el 
caso de la información cuantitativa), gráficos estadísticos y aplicación de la media aritmética, así 
como el uso de tableros virtuales (para el caso de la información cualitativa) y cartogramas 
conceptuales. 
Se analizó el punto de inflexión entre la Inteligencia Artificial y las cinco fuerzas de Porter 
encontrándose que se puede diseñar una herramienta que facilite la aplicación de esta metodología 
dentro de la gerencia de proyectos haciendo uso de las técnicas de Machine Learning. 
Se identificó que las herramientas metodológicas de Inteligencia Artificial que más se 
adaptan para el análisis de las cinco fuerzas de Porter son las técnicas de Machine Learning con 
enfoque de análisis predictivo mediante el algoritmo de aprendizaje supervisado, el cual podrá ser 
puesto a prueba usando métodos como el cloud function o el microservicio. 
Una vez realizada la investigación de tipo mixta y en análisis de los resultados obtenidos en 
cada aspecto se logra diseñar un procedimiento para el análisis de las cinco fuerzas de Porter 
utilizando la inteligencia artificial en el sector empresarial el cual se secciona en tres etapas, la 
primera etapa llamada Project Scoping / Etapa de definición, la segunda etapa llamada Data 
Collection / Recopilación de datos y la tercera etapa llamada construcción e implementación del 
modelo. 
 
 
Tabla 6 Procedimiento para el análisis de las cinco fuerzas de Porter utilizando la 
inteligencia artificial en el sector empresarial 
Etapas Componentes 
Project Scoping / 
Etapa de definición 
¿Qué herramienta de IA es la más indicada para el desarrollo del 
proyecto? 
Según el análisis realizado y con apoyo del autor Taboada et al 
(2023) en base a cada uno de los dominios propuestos por el 
PMBOK las técnicas de Machine learning son las más indicadas 
para el desarrollo del proyecto (análisis predictivo). 
 
¿A quién se ayudará con este proyecto? 
Con este proyecto se pretende ayudar al sector empresarial en 
relación a la toma de decisiones provenientes de las estrategias 
competitivas mediante el uso de las cinco fuerzas de Porter, 
especialmente a las empresas relacionadas con ingeniería, educación 
y desarrollo de software. Considerando los resultados del 
instrumento de medición cuantitativo aplicado. 
 
¿De qué forma concreta se va a beneficiar el usuario con el proyecto 
y cómo se va a medir su uso? 
Mediante la disminución en los tiempos de análisis de la 
información obtenida de la aplicación de las cinco fuerzas de Porter, 
disminución en la probabilidad de error en el análisis de la 
información recolectada y reducción de los tiempos relacionados a 
la toma de decisiones gerenciales desde el punto de vista 
administrativo. 
 
¿Por qué utilizar IA en el sector empresarial es mejor que el proceso 
que manejan actualmente? 
Según el estudio realizado por Alfaro & Gómez et al (2016) y la 
investigación llevada a cabo, la IA ayudará a las empresas a superar 
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a la crisis de eficiencia que actualmente enfrentan como 
consecuencia de una gestión no monitoreada ni controlada. 
 
Además, teniendo en cuenta lo expuesto por Riquelme et al (2015) 
es de gran importancia resaltar al sector empresarial que las cinco 
fuerzas de Porter es una de las metodologías más utilizadas en el 
mundo moderno del marketing y están diseñadas para apoyar a los 
negocios y organizaciones que deseen conseguir el máximo 
rendimiento en un buen tiempo mediante un plan estratégico para la 
organización. 
 
¿De dónde vendrán los datos? 
Mediante el algoritmo de aprendizaje supervisado: en este algoritmo 
se conocen previamente los datos los cuales van entrenando el 
modelo hasta lograr una predicción cercana al resultado esperado; 
para lo cual utiliza técnicas de clasificación y regresión. Benítez et 
al, (2018). 
 
- Amenazas de nuevos competidores que ingresan al 
mercado, barreras de entrada: economía de escala, 
diferenciación, necesidad de capital, acceso a canales de 
distribución, ventaja independiente de los costos. 
- Poder de negociación de proveedores: 
- Poder de negociación de compradores: Identificación de un 
producto, comparación con productos similares en el 
mercado según beneficios, calidad y costos. 
- Amenaza de ingreso al mercado de productos sustitutos: 
oportunidades para nuevos mercados o mejorar la calidad 
del producto/servicio actual. 
De esta manera se podrá conocer en menor tiempo la forma en que 
cambia el mercado y como se mueven los competidores. 
 
Data Collection / 
Recopilación de 
datos 
 
¿Cómo enriquecer los datos para que sean de fácil acceso y tengan 
sentido para el caso de uso que se intenta resolver? 
Mediante una base de datos inicialmente diseñada por la 
organización, la cual debe tener información tal como: planeación 
gerencial, objetivos estratégicos, mercado actual, producto o 
servicio que se desea analizar, proveedores críticos, publico de 
interés, clientes esperados, entre otros. 
 
Basta con una sola vez que se comparta esta información para que 
lo motores de búsqueda de la IA se sirvan del aprendizaje 
automático y optimicen sus resultados en función de su eficiencia y 
eficacia con relación a los clics de búsqueda de quien la use. 
Construcción e 
Implementación 
del modelo 
¿Cómo se puede poner en práctica la prueba piloto? 
 
Se puede realizar de dos formas: 
Cloud function: se trata de poner en marcha nuestro modelo de 
machine learning en la nube. Es fácil de escalar por lo que se utiliza 
mucho en la actualidad. 
 
Microservicios: más complejo y será necesario en los casos en los 
que el modelo de ML sea más complicado. Se trata de utilizar 
diferentes servicios o herramientas para desplegar nuestro modelo. 
En este caso, son muy útiles las tecnologías de contenedores. 
Autor: Elaboración propia 
 
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10. REFERENCIAS. 
 
Aguilar-Morales, Norma. (2022). Recuperación económica POST COVID-19 desde la 
percepción de los empresarios. Revista de Investigaciones Universidad del Quindío, 
34(2), 130-137. https://doi.org/10.33975/riuq.vol34n2.975 
Agrasar González, L. (2022). Aplicación de técnicas de Machine Learning en el análisis de 
sentencias sobre el delito de trata de menores. 
Alfaro & Gómez (2016). “Un sistema de indicadores para la medición, evaluación, innovación y 
participación orientado a la administración pública” 
https://www.redalyc.org/pdf/4415/441548188006.pdf 
Alonso Iglesias, G., Ortega Fernandez, Francisco, Villanueva Balsera, J., & Vergara González, E. 
(2022). MERI: Metodología de estimación de riesgos de coste y plazo en proyectos 
mediante machine learning. Aplicación a infraestructura Oil&Gas. 
 
Angus, R. W. (2019). Problemistic search distance and entrepreneurial performance. Strategic 
Management Journal, 40(12), 2011–2023. 
Ardila, Ruben: Inteligencia. ¿Qué sabemos y qué nos falta por investigar? Rev. Acad. Colomb. 
Cienc. 35 (134): 97-103, 2011 
Arrestegui, L. B. (2012). Fundamentos históricos y filosóficos de la inteligencia artificial. UCV-
HACER. Revista de Investigación y Cultura, 1(1), 87-92. 
Becerra, O. (2020). Inteligencia artificial como generadora de competitividad a la Empresa de 
Servicios Públicos Domiciliarios del Distrito de Santa Marta. Bogotá: Universidad EAN. 
Obtenido de 
https://repository.universidadean.edu.co/bitstream/handle/10882/10401/BecerraSneider202
1.pdf?sequence=1 
Benítez, R., Escudero, G., Kanaan, S., & Rodó, D. M. (2014). Inteligencia artificial avanzada. 
Editorial UOC. 
Berzal,